Diterima untuk diterbitkan :   9 November 2006

## EVALUASI DAMPAK PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN  TERHADAP VOLUME
LIMPASAN STUDI KASUS: DAS CILIWUNG HULU, JAWA BARAT
(Evaluation of Landuse Change Impact on Run-off Volume Case Study : Ciliwung Hulu Watershed, West Java)

## B.D. Dasanto dan Risyanto

## Departemen Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB

## ABSTRAK
Ciliwung  Hulu  merupakan  salah  satu  daerah  aliran  sungai  kritis  di  Pulau  Jawa  yang disebabkan  oleh  tingginya  laju  perubahan  penggunaan.  Faktor  yang  mendorong  terjadinya perubahan penggunaan lahan ada dua yaitu faktor fisik lahan dan sosial-ekonomi masyarakat yang memanfaatkan  lahan  tersebut.    Kajian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  perubahan penggunaan  lahan,  memprediksi  luas  perubahan  lahan,  dan  mengevaluasi  volume  limpasannya berdasarkan  data  penggunaan lahan  prediksi.  Keabsahan model  regresi  logistik  yang  diperoleh  ini rata-rata  adalah  51,7%  dan  persentase  kalibrasi  antara  peta  penggunaan  lahan  prediksi  dan real adalah 65,5%. Hasil analisis perubahan penggunaan lahan untuk periode 2005-2010 dan 2015-2020 menunjukkan adanya pola perubahan yang khas. Pada periode pertama, luas lahan hutan menyusut sebesar  85%  sedangkan  lahan  permukiman  bertambah  144%  sehingga  nilai  Bilangan  Kurvanya meningkat  dari  80  menjadi  81.  Peningkatan  nilai  Bilangan  Kurva  ini  mengindikasikan  adanya penurunan  kemampuan  DAS  Ciliwung  Hulu  untuk  menyimpan  hujan    yang  jatuh  di  atasnya. Dampak dari hal tersebut adalah meningkatnya volume limpasan dari 660.000 m 3 menjadi 905.000 m 3 .  Pada  periode  kedua,  luas  lahan  hutan  dan  permukiman  bertambah  sebesar  612%  dan  28% sehingga  nilai  Bilangan  Kurvanya  turun  dari  80  menjadi  78.  Hal  ini  mengakibatkan  volume limpasannya turun dari 805.000 m 3 menjadi 803.000 m 3 .
Kata  Kunci :  Perubahan  penggunaan  lahan,    volume  limpasan,  DAS  Ciliwung  Hulu,  Bilangan kurva.

## ABSTRACT
The  upper  Ciliwung  watershed  is  one  of  the  critical  catchments  areas  in  Java  Island.  A major element of  this area is the modification of natural land-cover due to human activities. Land use change is driven by the interaction between physical and socio-economic factors. The objective of this paper is to develop a land use change model and to evaluate runoff volume based on land use prediction. The pseudo-R 2 or  2 in this model is 51.7% and the calibration between predicted land use and the real is 65.5%. The analysis result of land use change for period 2005-2010 and 2015- 2020 show a special change pattern. In the first period, the forest land will decrease by 85%, while resettlements land increase by 144%, so the Curve Number value will increase from 80 to 81. These indicate decreasing capability of the upper Ciliwung to retain rainfall. The impact of this condition will increase runoff volume from 660.000 m 3 to be 905.000 m 3 . In the second period, the forest and resettlements land will increase by 612% and 28%, so the Curve Number will decrease from 80 to be 78. This will decrease runoff volume from 805.000 m 3 to be 803.000 m 3 .
Keywords :  Landuse change, run of volume, Ciliwung Hulu Watershed, Rainfall, Curve Number.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  tingkat  kekritisannya,  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  di  Indonesia  dibagi menjadi 3 skala prioritas (Kepmen Kehutanan dan Perkebunan No. 284, 1999) yaitu  DAS prioritas I  berjumlah  62  sedangkan  prioritas  II  dan  III  berturut-turut  berjumlah  232  dan  178  DAS.  DAS prioritas I mengindikasikan bahwa DAS tersebut telah mengalami kekritisan lahan yang berat dan harus segera direhabilitasi sedangkan prioritas II dan III menunjukkan tingkat kekritisan lahan yang semakin ringan.
Faktor yang mendorong naiknya tingkat kekritisan lahan DAS adalah terjadinya perubahan penggunaan  lahan  alami  menjadi  buatan  ( man  made )  yang  cenderung  menurunkan  daya  dukung DAS.  Faktor  pendorong tersebut  ada 2  yaitu  fisik  dan non-fisik.  Faktor  fisik  terdiri  atas  beberapa peubah  misalnya  jarak  dari  tepi  hutan  ke  jalan  raya,  sungai  utama  dan/atau  lokasi  permukiman. Faktor  pendorong  kedua  yaitu  faktor  non-fisik  yang  meliputi  peubah  sosio-ekonomi  misalnya tingkat  kepadatan  penduduk,  pertumbuhan  ekonomi  regional,  pendapatan  per  kapita,  dan  jenjang pendidikan.  Kedua  faktor  pendorong  tersebut  masing-masing  memiliki  peluang  sebagai  pemicu dalam menentukan tingginya laju perubahan penggunaan lahan.
Kekuatan  dari  kedua  faktor  tersebut  dalam  memacu  perubahan  penggunaan  lahan  dapat diduga  dengan  menggunakan  model.  Lambin  (1997, dalam Schneider  and  Pontius,  2001) mengemukakan  bahwa  model  perubahan  penggunaan  lahan  menjawab  3  pertanyaan,  yaitu:  (1) Peubah  biofisik  dan  sosial-ekonomi  apa  yang  dapat  menjelaskan  terjadinya  perubahan?  (2) Dimanakah lokasi perubahan tersebut terjadi? (3) Berapakah laju perubahan paling besar?.  Dalam analisis lebih lanjut, model  yang  terbentuk  dapat  digunakan  untuk  memprediksi proses  perubahan penggunaan lahan untuk beberapa tahun ke depan (Pontius, 1994; Hall et al ., 1995; Veldkamp and Fresco,  1996;  Lambin,  1997  dalam  Schneider  and  Pontius,  2001).  Model  perubahan  penggunaan lahan adalah beragam antara lain model regresi linier, MCE, dan model regresi logistik.
Tujuan  dari  penelitian  adalah  mengembangkan  model  perubahan  penggunaan  lahan  dan memprediksi  lokasi  dan  luas  perubahannya  dan  mengevaluasi  perubahan  volume  limpasan berdasarkan data penggunaan lahan prediksi

## BAHAN DAN METODE

## Data
Data yang diperlukan adalah data spasial dan atribut yang diperoleh dari beberapa sumber, seperti:
1. Proyeksi jumlah penduduk tahun 2000-2010 dari BPS Propinsi Jawa Barat
2. Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  tahun  1990,  1995,  2000  dan  2001  dari  BPS Propinsi Jawa Barat
3. Jumlah penduduk menurut pendidikan tertinggi 1990, 1995 dan 2000 dari  BPS Propinsi Jawa Barat
4. Peta penggunaan lahan digital 1990, 2001 dan 2004 (Limnologi-LIPI dalam Risyanto 2007 )
5. Peta jaringan jalan tahun 1989 (Bakosurtanal)
6. Peta jaringan sungai (Risyanto, 2007)
7. Presipitasi harian sesaat (per 30 menit) tahun 2004 dari Stasiun Gadog dan Gunung Mas.
8. Presipitasi kumulatif harian tahun 2004 dari Stasiun Cilember dan Citeko.
9. Presipitasi harian tahun 1985-2002 dari Stasiun Katulampa, Citeko dan Gunung Mas.
10. Tinggi muka air harian sesaat (per jam) tahun 2004 dari SPAS Katulampa.
11. Peta DEM dan tanah semi detil DAS Ciliwung bagian  hulu (dalam Risyanto, 2007)
Dalam kajian ini data proyeksi jumlah penduduk ditransformasi menjadi peta kepadatan penduduk rata-rata  digital.  Data  PDRB  per  kabupaten  yang  berupa  data  atribut  diubah  menjadi  data  peta pendapatan  kotor  per  penduduk.  Data  jumlah  penduduk  berpendidikan  tinggi  (Diploma-Sarjana) dirasiokan  terhadap  jumlah  penduduk  yang  hanya  berpendidikan  dasar  (SD).  Rasio  pendidikan tinggi terhadap pendidikan dasar di dalam kajian ini diubah menjadi peta  pendidikan digital. Peta- peta digital tersebut yang pada awalnya masih dalam format vektor dikonversi menjadi format raster dengan  resolusi  spasial  30  meter.  Dalam  kajian  ini,  proses  rasterisasi  dilakukan  dengan menggunakan algoritma yang terdapat pada perangkat lunak GIS/RS.

## 2.1.  Metodologi
Model  perubahan  penggunaan  dianalisis  menggunakan  model  regresi  logistik,  kemudian model  yang diperoleh digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan DAS Ciliwung Hulu  sampai  tahun  2020.  Berdasarkan  data  hasil  prediksi  tersebut  dilakukan  evaluasi  perubahan limpasan  DAS  Ciliwung  Hulu  untuk  rentang  waktu  yang  sama.    Metode  yang  digunakan  untuk estimasi limpasan ini adalah SCS-CN dan perangkat lunaknya adalah HEC-HMS.

## 2.2. 1. Regresi Logistik
Perubahan  penggunaan  lahan  dapat  diprediksi  dengan  model  regresi  logistik.  Peubah terikat  (prediktan)  dalam regresi  logistik  bersifat  biner  (ada  atau  tidak  ada  kejadian),  dimana  ”1” berarti ada perubahan jenis penggunaan lahan dan ”0” berarti tidak ada perubahan jenis penggunaan lahan  untuk  rentang  waktu  tertentu.  Fungsi  logistik  yang  memberikan  nilai  peluang  adanya perubahan penggunaan lahan tertentu jadi penggunaan lahan lain dapat dirumuskan sebagai berikut:
) ....... exp( 1 ) ........ exp( ) ( 2 2 1 1 2 2 1 1 n n n n X X X X X X Y E p                    ......................... (1)
di  mana p adalah  peluang  perubahan  penggunaan  lahan  dalam  sel  atau  grid  tertentu, E ( Y )  adalah nilai  biner  dari  prediktan  yang  diharapkan,  adalah  suatu  konstanta  estimasi,  dan  n adalah koefisien untuk tiap prediktor X n . Fungsi logistik dapat ditransformasi hingga memiliki respon linier dan bentuk transformasinya adalah:
        p p p e 1 log '
......................... (2)
sehingga diperoleh persamaan baru:
p’ =  +  1 X 1 +  2 X 2 +........+  n X n
......................... (3)
Transformasi  Persamaan  1  menjadi  Persamaan  3  disebut  logit  atau  transformasi  logistik  ( logistic transformation ) dan umumnya ditulis sebagai berikut:
Logit ( p ) =  +  1 X 1 +  2 X 2 +........+  n X n
......................... (4)
Berdasarkan  Persamaan  4,  perubahan  penggunaan  lahan  dari  satu  tipe  ke  tipe  lain  dapat diketahui dan proyeksinyapun dapat dihitung. Nilai P dari Persamaan 4 berupa nilai peluang yaitu dari 0 hingga 1. Dalam kajian ini nilai peluang perubahan penggunaan lahan yang mungkin terjadi ditetapkan  >=  0,3.  Maksudnya,  apabila  nilai P >=  0,3  maka  di  wilayah  tersebut  ada  perubahan penggunaan  lahan  (dan  wilayah  tersebut  diberi  notasi  1).  Namun,  apabila  nilai P <  0,3  maka  di wilayah tersebut tidak ada perubahan penggunaan lahan sehingga diberi notasi 0.
Untuk DAS Ciliwung Hulu, peubah bebas  yang digunakan adalah kepadatan penduduk per grid  ( X 1 ),  pendapatan  kotor  per  penduduk  ( X 2 ),  rasio  jumlah  penduduk  berpendidikan  tinggi terhadap  jumlah  penduduk  berpendidikan  dasar  per  kecamatan  ( X 3 ),  jarak  ke  penggunaan  lahan tertentu yang diprediksi perubahannya ( X 4 ), jarak ke jalan raya/utama ( X 5 ), dan jarak ke tepi sungai besar  ( X 6 ).  Alasan  dipilihnya  6  prediktor  tersebut  terkait  dengan  peluang  berubahnya  suatu penggunaan  lahan.  Misalnya,  kepadatan  penduduk  yang  tinggi  diperkirakan  sebagai  salah-satu pendorong adanya perubahan penggunaan lahan tertentu jadi penggunaan lahan lain. Prediktor lain yang juga mendorong hal tersebut adalah jarak ke jalan raya atau sungai besar, maksudnya semakin dekat dengan jalan raya dan sungai besar maka peluang perubahan penggunaan lahan juga semakin besar.  Namun,  rasio  jumlah  penduduk  berpendidikan  tinggi  terhadap  jumlah  penduduk berpendidikan  dasar  yang  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  diharapkan  sebagai  faktor peredam  dalam  mengurangi  tingginya  laju  perubahan  penggunaan  lahan  yang  mengakibatkan turunnya daya dukung lingkungan pada suatu lahan atau DAS.

## 2.2.2. Estimasi Limpasan
Volume  limpasan  diestimasi  dengan  metode  SCS-CN  dan  perangkat  lunak  HEC-HMS. Metode SCS-CN menggunakan pendekatan hubungan presipitasi-limpasan. Transformasi presipitasi menjadi  limpasan  sangat  bergantung  pada  media  yang  dilaluinya,  yaitu  jenis  penggunaan  lahan, teknik  konservasi  dan  sifat  fisik  tanahnya.  Dalam  metode  SCS-CN,  media  transformasi  tersebut dinyatakan dalam nilai Bilangan Kurva.
2.2.3. Hubungan Presipitasi-Limpasan ( Rainfall-Runoff Relation )
Metode  SCS-CN  mengasumsikan  bahwa  volume  limpasan sangat  bergantung  pada  volume presipitasi  dan  volume  cadangan air  awal  yang  tersimpan  di  dalam  tanah.  Bentuk  persamaan  dari hubungan presipitasi dan limpasan tersebut adalah:
a I P Q S F   ......................... (5)
dimana:  F: infiltrasi aktual (mm), S : retensi maksimum potensial atau beda potensial maksimum antara tebal curah hujan dan limpasan permukaan (mm),  pada saat awal hujan, Q: limpasan (mm), P : presipitasi (mm), dan I a : abstraksi awal (mm)
Ketika S mengalami maksimum maka infiltrasi aktual dapat diformulasi ulang menjadi:
Q I P F a    ) ( ......................... (6)
Substitusi Persamaan 6 ke 5 menghasilkan persamaan baru yaitu:
) ( ) ( a a I P Q S Q I P     ......................... (7)
Berdasarkan Persamaan 7 maka volume limpasan dapat diduga dengan persamaan berikut:
S I P I P Q a a     ) ( ) ( 2
......................... (8)
McCuen (1982) menyatakan bahwa abstraksi awal adalah fungsi penggunaan lahan, perlakuan, dan  kondisi; intersepsi;  infiltrasi;  cadangan  depresi;  dan  lengas  tanah  awal.  Hasil  analisis  empiris yang  telah  dilakukan  oleh  SCS  untuk  mengembangkan  hubungan  presipitasi-limpasan mengestimasikan bahwa nilai I a adalah:
S I a . 2 , 0  ......................... (9)
Nilai konstanta pada Persamaan 9 bergantung pada lokasi kajian dan umumnya berkisar antara 0- 0,3. Jika Persamaan 9 disubstitusikan ke dalam Persamaan 8 maka diperoleh persamaan baru yaitu:
S P S P Q . 8 , 0 ) . 2 , 0 ( 2    ; untuk P > I a
......................... (10) 0  Q
; untuk P  I a ......................... (11)
Beda  potensial  maksimum  antara  tebal  curah  hujan  dan  limpasan  permukaan  ( S )  adalah  terkait dengan parameter Bilangan Kurva ( Curve Number, CN ) yang tidak berdimensi dan kisaran nilainya antara 0-100 atau CN  [0, 100], sehingga S adalah:
        10 1000 . 4 , 25 CN S ......................... (12)
2.2.4. Bilangan Kurva ( Curve Number )
Estimasi limpasan  menggunakan metode SCS-CN atau Bilangan Kurva adalah berdasarkan suatu  kejadian  hujan  dan  bukannya  hujan  rata-rata  bulanan  ataupun  tahunan.  Oleh  karena  itu besarnya  limpasan  yang  disebabkan  oleh  suatu  kejadian  hujan  sangat  dipengaruhi  oleh  besarnya hujan  5  hari  sebelumnya.  Hal  ini  terkait  dengan  kondisi  lengas  tanah  awal  ( Antecedent  Moisture Condition ) yang sangat berpengaruh terhadap besarnya suatu limpasan.
Nilai  parameter  Bilangan  Kurva  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung  limpasan  harus dalam  bentuk  rata-rata  yang  dibobot.  Dalam  perhitungan  limpasan  pada  suatu  DAS,  faktor pembobot  dalam  menentukan  nilai  parameter  Bilangan  Kurva  (CN)  adalah  luas  masing-masing penggunaan  lahan  terhadap  luas  total  DAS  (Okoński,  2007)  dan  bentuk  persamaan  umumnya adalah:
    n i i i s A CN A CN 1 . 1 ......................... (13)
    n i i A A 1 ......................... (14)
dimana: CN s : nilai rata-rata dari parameter CN dalam suatu DAS, CN i : nilai parameter CN untuk jenis penggunaan lahan ke-i,  Ai : luas untuk jenis penggunaan lahan ke-i, A : luas DAS penggunaan lahan ke-i hingga n)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Daerah  aliran  sungai  Ciliwung  membentang  dari  Zona  Tengah  hingga  Zona  Utara  dan terletak di bagian barat dari Pulau Jawa. Karakteristik Zona Tengah bagian barat Pulau Jawa adalah berupa daerah depresi yang ditumbuhi oleh jalur gunungapi, sedangkan Zona Utara berupa dataran aluvial  (Pannekoek,  1949).  Elevasi  DAS  Ciliwung  Hulu  adalah  antara  350  –  2900  m  dpal.,  dan posisi koordinatnya 106,8 o -107,0 o BT dan 6,6 o – 6,8 o LS. Secara administrasi, DAS Ciliwung Hulu terletak di 4 wilayah administrasi kabupaten dan terdiri dari 8 kecamatan antara lain Pacet, Cisarua, Ciawi dan Bogor Selatan ( Gambar 1).
Gambar 1. Distribusi Wilayah Administrasi di DAS Ciliwung Hulu
Pulau Jawa
Bentuk  daerah  aliran  Sungai  Ciliwung  adalah  unik  yaitu  melebar  di  bagian  hulu  dan memanjang di bagian tengah hingga hilir. Pola aliran Sungai Ciliwung bagian hulu adalah dendritic yaitu  menyerupai  percabangan  pohon.  Pola  ini  berkembang  pada  daerah  yang  lapisan  batuannya relatif horisontal, dan tekstur tanahnya halus sehingga permeabilitasnya rendah.
Curah  hujan  tahunan  di  wilayah  ini  adalah  3600  mm,  lama  bulan  basah  adalah  8  bulan (Oktober-Mei)  dan  tanpa  bulan  kering  (Risyanto,  2007).  Berdasarkan  karakteristik  hujan  tersebut bagian hulu Sungai Ciliwung merupakan daerah beriklim basah. Oleh karena permeabilitas tanah di DAS  ini  rendah  maka  presipitasi  tinggi  yang  jatuh  di  atasnya  sebagian  besar  akan  jadi  limpasan langsung dan hanya sebagian kecil yang jadi air infiltrasi guna menambah cadangan airbumi.

## 3.1. Laju Perubahan Penggunaan Lahan DAS Ciliwung Hulu
Luas  DAS  Ciliwung  Hulu  adalah  lebih  dari  14700  ha  dan  terdiri  dari  5  jenis  penggunaan lahan  (Tabel  1).  Selama  kurun  waktu  11  tahun  (1990-2001),  laju  penyusutan  penggunaan  lahan hutan  adalah  178  ha/tahun.  Laju  penyusutan  berikutnya  adalah  tegalan,  pada  tahun  1990  luas tegalan adalah 3623 ha tetapi pada tahun 2001 menyusut 1% lebih atau tersisa sekitar 3572 ha.
Selain  laju  penyusutan  maka  laju  penambahan  luas  penggunaan  lahan  terbesar  di  DAS  Ciliwung Hulu adalah pada pengunaan lahan permukiman. Pada tahun 1990, luas permukiman adalah sekitar 217 ha tapi pada tahun 2001 luasnya bertambah jadi 894 ha atau meningkat di atas 300%. Tingginya penambahan  penggunaan  lahan  permukiman  yang  diikuti  oleh  sawah  dan  kebun  memaksa  jenis penggunaan lahan lain (hutan dan tegalan) untuk mengalami penyusutan.
Tabel 1. Laju Perubahan Penggunaan Lahan DAS Ciliwung Hulu Antara Tahun 1990 dan 2001
No.  Penggunaan Lahan KODE Luas (Ha) Perubahan 1990 2001 % Ha/th 1  Hutan Htn 5166 3207 -38 -178 2  Kebun Kbn 3377 3687 +9 +28 3  Permukiman Pmk 217 894 +312 +62 4  Sawah Swh 2384 3407 +43 +93 5  Tegalan Tgl 3623 3572 -1 -5 14768 14768
Sumber: Limnologi-LIPI dengan modifikasi, dalam Risyanto (2007)
Hasil  analisis  silang  antara  penggunaan  lahan  1990  dan  2001  menunjukkan  bahwa  lahan hutan telah berubah menjadi lahan non hutan (antara lain: tegalan, kebun dan sawah) seluas 1959 ha. Perubahan lahan hutan menjadi tegalan memiliki peluang paling tinggi jika dibandingkan hutan menjadi  kebun  ataupun  sawah.  Perubahan  lahan  tegalan  menjadi  non  tegalan  (sawah,  kebun  dan permukiman) mencapai seluas 51 ha, dan peluang paling tinggi adalah tegalan menjadi sawah. Hasil analisis  ini  juga  menunjukkan  bahwa  perubahan  penggunaan  lahan  terakhir  adalah  menjadi permukiman.

## 3.2. Model dan Kalibrasi Peta Prediksi
Hasil tabulasi silang antara peta penggunaan lahan digital tahun 1990 dan 2001 menunjukkan adanya  25  kemungkinan  perubahan  penggunaan  lahan  tertentu  menjadi  penggunaan  lahan  lain, sehingga diperkirakan akan terbentuk 25 persamaan regresi logistik. Namun, hasil uji F dan T yang
ada  dalam  modul  Logitreg  Idrisi  menunjukkan  hanya  17  persamaan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  perubahan  penggunaan  lahan.  Nilai  pseudo-R 2 dari  17  persamaan  tersebut  berkisar antara 21,7% hingga 81,6% atau rata-rata 51,7% (Lampiran 1.).
Berdasarkan  persamaan  regresi  logistik  yang  telah  diperoleh  maka  dapat  disusun  peta prediksi  penggunaan  lahan  DAS    Ciliwung    Hulu    2005-2020.  Hasil  uji  ketelitian  antara  peta prediksi  (1990)  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan  regresi  logistik  dan  peta penggunaan  lahan real (1990)  adalah  65,5%;  artinya  luas  dan  tipe  penggunaan  lahan  dari  hasil prediksi memiliki kesamaan sebesar 65,5% terhadap luas dan tipe penggunaan lahan real atau yang sesungguhnya (Gambar 2).
Gambar 2. Distribusi  Penggunaan Lahan  DAS  Ciliwung Hulu  Tahun  2001 Real dan Prediksi ( Sumber: Gambar A dari Limnologi LIPI dengan modifikasi dalam Risyanto

## 3.3. Proyeksi Perubahan Penggunaan Lahan DAS Citarum Hulu
Penggunaan/penutup  lahan  hutan  di  DAS  Ciliwung  Hulu  cenderung  mengalami penyusutan secara bertahap antara 1990-2020 (Gambar 2B dan Gambar 3). Berdasarkan  persamaan regresi  logistik untuk tegalan menjadi hutan (Lampiran 1). Salah-satu  koefisien  yang  berpengaruh adalah koefisien peubah X 3 .  Peubah ini menyatakan setiap kenaikan 1 unit (jumlah orang terdidik) akan    meningkatkan    peluang    perubahan    tegalan      jadi    hutan    sebesar    38,8164993.  Faktor penyebab  korelasi  positif  ini  adalah  semakin  meningkatnya  rasio  antara  jumlah  penduduk  yang berpendidikan sarjana (Diploma dan S1) terhadap yang berpendidikan sekolah dasar. Analisa trend menunjukkan  untuk  kurun  waktu  1990-2010  rasio  penduduk  berpendidikan  Sarjana  terhadap  SD berkisar  antara  0,1-0,3 tapi  pada  tahun  2015-2020  terjadi  peningkatan rasio  hingga mencapai 1,2. Hal  ini  sejalan  dengan  perubahan  penggunaan  lahan  hutan,  yaitu  antara  1990-2010  luas  lahan hutannya menyusut tapi 2015-2020 luas lahan hutannya bertambah kembali.
Perubahan  penggunaan  lahan  permukiman  penduduk  bertambah  dari  tahun  ke  tahun,  pada tahun  1990  luas  permukiman  sekitar  217 ha  tapi  pada  tahun  2020  diperkirakan  menjadi  5855 ha. Jika luas lahan  permukiman  bertambah  artinya  jenis  penggunaan  lahan  lain  akan menyusut.  Hasil
Real Prediksi A B
analisis  persamaan  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  jenis  pengunaan  lahan  yang  memiliki peluang jadi permukiman adalah jenis penggunaan lahan tegalan, sawah dan kebun.
Gambar 3. Proyeksi Penggunaan Lahan DAS Ciliwung Hulu Tahun 2010 dan 2020
Berdasarkan  persamaan  tegalan  menjadi  permukiman,  salah  satu  koefisien  yang berpengaruh adalah koefisien dari peubah X 2 dan X 3 . Peubah ini menyatakan setiap kenaikan 1 unit (pendapatan  penduduk  dan  jumlah  orang  terdidik)  akan meningkatkan  peluang  perubahan  tegalan jadi  permukiman  sebesar  1,2  x  10 -6 dan  11,2974583.  Korelasi  positif  ini  menunjukkan  bahwa peningkatan  pendapatan  penduduk  dan  jenjang  pendidikan  akan  memacu  orang  untuk  memiliki permukiman  meskipun  harus  mengkonversi  lahan  tegalan.  Kondisi  ini  sama  ketika  masyarakat terdidik  dan  berpenghasilan  cukup  akan  mengkonversi  lahan  sawah  menjadi  permukiman.  Detil perubahan penggunaan lahan lain dapat dilihat pada Tabel 2. dan Lampiran 1.
Tabel 2. Distribusi Penggunaan Lahan DAS Ciliwung Hulu 1990-2020
No Penggunaan Lahan 1990 2001 2005 2010 2015 2020 1  Hutan 5166 3207 294 44 198 1410 2  Kebun 3377 3687 1436 650 1962 591 3  Permukiman 217 894 2103 5137 4564 5855 4  Sawah 2384 3407 4105 3785 4284 4787 5  Tegalan 3623 3572 6830 5151 3760 2125 14768 14768 14768 14768 14768 14768
Hasil  proyeksi  penggunaan  lahan  DAS  Ciliwung  Hulu  tahun  2005-2020  menunjukkan adanya  pola  yang  khas,  yaitu  permukiman  semakin  bertambah  luas,  hutan  semakin  menyusut (kecuali setelah 2015), dan tidak teraturnya pola perubahan pengunaan lahan sawah, kebun ataupun tegalan.  Secara  umum  penyusutan  lahan  hutan  dan  penambahan  luas  lahan  permukiman  akan
2010 2020
menurunkan  jumlah  air  infiltrasi  tapi  meningkatkan    volume  limpasan  permukaan  sehingga  debit puncaknya tinggi.
3.4. Bilangan Kurva ( Curve Number )
SCS ( Soil Conservation Service ) telah mengembangkan suatu indeks yang disebut Bilangan Kurva  ( run  off  curve  number ).  Indeks  ini  dibangun  sebagai  hasil  kombinasi  antara  unsur-unsur penggunaan  lahan,  tipe  tanah,  praktek  konservasi,  kondisi  hidrologi  tanah  dan  lengas  tanah  awal dalam kondisi standar. Jika lima unsur terakhir dianggap tetap maka setiap perubahan penggunaan lahan akan mempengaruhi nilai indeks Bilangan Kurvanya.
Hasil  proyeksi  perubahan  penggunaan lahan  DAS  Ciliwung  Hulu  tahun 2005-2020  dengan menggunakan metode regresi logistik menunjukkan adanya penyusutan dan atau penambahan luas penggunaan lahan. Berdasarkan hal tersebut nilai Bilangan Kurva  cenderung mengalami penurunan mulai tahun proyeksi 2005 hingga 2020 kecuali 2010 yang sedikit mengalami kenaikan ( Tabel 3.).
Tabel 3. Nilai bilangan kurva dan imperviousness DAS Ciliwung Hulu untuk Tahun Proyeksi 2005-
2020 Tahun CN-I CN-II CN-III Impervious. (%) 2005 62,68 79,73 93,84 8,56 2010 64,29 80,92 94,55 13,70 2015 62,56 79,63 93,78 12,73 2020 60,31 77,76 92,66 14,92
Menurut metode SCS-CN setiap perubahan nilai Bilangan Kurva akan mempengaruhi nilai retensi maksimum  potensial  dan  volume  limpasan.  Dalam  kajian  ini  volume  limpasan  telah  dihitung dengan menggunakan model HEC-HMS.

## 3.5. Estimasi Volume Limpasan
Volume limpasan yang dimaksud dalam kajian ini adalah volume limpasan langsung ( direct runoff )  yang  merupakan  salah-satu  luaran  dari  model  HEC-HMS  dan  luaran  lainnya  adalah  debit puncak  dan  total  debit  aliran.  Data input atau  masukkan  dari  model  ini  selain  Bilangan  Kurva adalah hujan harian maksimum.
Hasil  analisa  hujan  titik  dan  analisis  frekuensi  menunjukkan  bahwa  hujan  harian maksimumnya  untuk  periode  ulang  5,  10  dan  20  tahun  adalah  sebesar  94,  108  dan  122  mm. Berdasarkan  data  hujan  harian  maksimum  tersebut  maka  distribusi  hujan  jam-jaman  untuk  tiap stasiun dapat dilihat pada Tabel 4. Dalam model HEC-HMS, hujan titik yang telah didistribusikan tersebut  perlu  ditransformasi  jadi  hujan  wilayah  dengan  metode gageweight ,  dan  yang  berfungsi sebagai faktor pembobot adalah luasan poligon Thiessen.
Hasil  model  HEC-HMS  untuk  tahun  prediksi  2005-2020  dan  periode  ulang  5,  10  dan  20 tahun menunjukkan pola limpasan yang khas. Pada tahun prediksi 2005-2010 dan periode ulang 5 tahun,  volume  limpasannya  semakin  meningkat  yaitu  660.000  m 3 menjadi  905.000  m 3 atau  debit puncaknya  semakin  tinggi  (40  jadi  54  m 3 /detik).  Namun,  pada  tahun  prediksi  2015-2020  untuk periode ulang yang sama, volume limpasan mengalami penurunan dari 805.000 menjadi 803.000 m 3 atau debit puncaknya semakin rendah (48,5 jadi 48,0 m 3 /detik) ( Gambar 4)
Tabel 4. Distribusi Hujan Harian Jam-jaman untuk Periode Ulang 5, 10 dan 20 tahun
Jam ke- Curah Hujan (mm) Periode Ulang 5 tahun Curah Hujan (mm) Periode Ulang 10 tahun Curah Hujan (mm) Periode Ulang 20 tahun Katulampa Gnmas Citeko Katulampa Gnmas Citeko Katulampa Gnmas Citeko 1 4.82 33.09 - 5.54 38.02 - 6.26 42.94 - 2 2.12 13.96 - 2.43 16.04 - 2.75 18.12 - 3 1.52 4.65 - 1.75 5.35 - 1.98 6.04 - Total 8.46 51.70 33.84 9.72 59.40 38.88 10.98 67.10 43.92
Hasil  analisis  perubahan  penggunaan  lahan  untuk  tahun  prediksi  2005-2010,  luas  lahan hutan  mengalami  penyusutan  yang  signifikan  yaitu  dari  294  ha  jadi  44  ha  atau  menyusut  85%. Sebaliknya luas lahan permukiman mengalami penambahan  yaitu dari  2103 ha jadi 5137 ha atau bertambah  144%.  Penyusutan  luas  lahan  hutan  dan  penambahan  luas  lahan  permukiman  tersebut tercermin pada naiknya nilai Bilangan Kurva yaitu dari 80 menjadi 81.  Peningkatan nilai Bilangan Kurva  mengindikasikan    adanya  penurunan  kemampuan  lahan  untuk  menyimpan  air  presipitasi. Dampak  dari  hal  tersebut  adalah  berkurangnya  volume  infiltrasi  sehingga    meningkatkan  volume limpasan permukaan atau mempertinggi debit puncak (Gambar 4. bagian A).
0 10 20 30 40 50 60 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Waktu 30 menit ke- D e bi t (m 3 /de ti k ) 2005 2010 0 10 20 30 40 50 60 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Waktu 30 menit ke- D e b it ( m 3 /d e ti k ) 2015 2020
Gambar  4.  Hidrograf  Aliran  DAS  Ciliwung  Hulu  untuk  Periode  Perubahan  Penggunaan  Lahan 2005-2010 (A) dan 2015-2020 (B) (A) (B)
Pada  tahun  prediksi  2015-2020,  lahan  permukiman  mengalami  penambahan  luas  hanya sebesar  28%.  Namun,  pada  periode  kedua  ini  lahan  hutan  diprediksikan  ada  penambahan  luas sebesar 198 ha pada tahun 2015 dan 1410 ha pada tahun 2020 atau bertambah 612%. Penambahan luas  lahan permukiman  yang  diikuti  dengan  penambahan luas  lahan hutan  yang  sangat  signifikan tercermin  pada  turunnya  nilai  indeks  Bilangan  Kurva  dari  80    menjadi  78.  Penurunan  nilai  ini menandai pulihnya kemampuan  lahan untuk menyerap air presipitasi dan meningkatkan volume air infiltrasi  ataupun  perkolasi.  Dampak  dari  hal  ini  adalah  turunnya  volume  limpasan  ataupun  debit puncak (Gambar 4. bagian B).

## KESIMPULAN
Dalam rentang waktu 11 tahun (1990-2001), penggunaan lahan di DAS Ciliwung Hulu telah mengalami  penyusutan  dan  penambahan  luas.  Faktor  yang  mendorong  terjadinya  perubahan penggunaan  lahan  ada  dua  yaitu  fisik  lahan  dan  sosial-ekonomi  masyarakat  yang  memanfaatkan lahan tersebut.
Perubahan  penggunaan  lahan  DAS  Ciliwung  Hulu  telah  diprediksi  dengan  metode  regresi logistik.  Nilai  pseudo-R 2 dari  persamaan  regresi  logistiknya  berkisar  antara  21,7%  hingga  81,6% atau  rata-rata  51,7%.  Hasil  uji  ketelitian  antara  peta  prediksi  (1990)  yang  diperoleh  dengan menggunakan  persamaan  regresi  logistik  dan  peta  penggunaan  lahan real (1990)  adalah  65,5%. Hasil  analisa  persamaan regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  faktor  pendorong  yang  paling  besar untuk terjadinya perubahan penggunaan lahan adalah pendapatan penduduk, dan rasio antara jumlah penduduk  yang  berpendidikan  sarjana  (Diploma  dan  S1)  terhadap  yang  berpendidikan  sekolah dasar.
Hasil analisis perubahan penggunaan lahan untuk tahun prediksi 2005-2010, luas lahan hutan mengalami penyusutan yang signifikan yaitu sekitar 85%. Namun, pada tahun prediksi yang sama luas  lahan  permukimannya  bertambah  jadi  144%.  Penyusutan  luas  lahan  hutan  dan  penambahan luas lahan permukiman tersebut tercermin pada naiknya nilai Bilangan Kurva yaitu 80 menjadi 81. Peningkatan  nilai  Bilangan  Kurva  ini  mengindikasikan    adanya  penurunan  kemampuan  DAS Ciliwung Hulu untuk menyimpan presipitasi yang jatuh di atasnya. Dampak dari hal tersebut adalah meningkatnya  volume  limpasan  dari  660.000  m 3 menjadi  905.000  m 3 atau  debit  puncaknya meningkat  dari  40  m 3 /detik  menjadi  54  m 3 /detik.  Namun,  pada  tahun  prediksi  2015-2020  untuk periode  ulang  yang  sama,  volume  limpasannya  turun  dari 805.000  m 3 menjadi  803.000  m 3 .  Nilai Bilangan Kurva untuk tahun prediksi ini turun dari 80 menjadi 78. Penurunan Bilangan Kurva ini disebabkan adanya penambahan luas lahan hutan dan permukiman sebesar 612% dan 28%.

## DAFTAR PUSTAKA
Bruijnzeel, L.A. 2004. Hydrological functions of tropical forests: not seeing the soil for the trees? Agriculture, Ecosystems and Environment. 104, p 185–228
Camorani,  G.,  Castellarin  A.,  Brath  A.,  2005.  Effects  of  Land-use  Changes  on  The  Hydrologic Response of Reclamation Systems. Physics and Chemistry of the Earth. 30, p 561–574.
Eastman, J.R., 1999. Idrisi 32 Tutorial. Clark Labs, Clark University, USA.
Kepmen  Kehutanan  dan  Perkebunan,  1999.  Penetapan  Urutan  Prioritas  Daerah  Aliran  Sungai. Departemen Kehutanan dan Perkebunan RI. Jakarta.
McCuen,  R.H.,  1982.  A  guide  to  Hydrologic  Analysis  Using  SCS  Methods.  Prentice-Hall,  Inc., Englewood Cliffs.  New Jersey.
Okonski,  B.,  2007.  Hydrological  Response  to  Land  Use  Changes  in  Central  European  Lowland Forest Catchments. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management. Vol XV, No 1, p 3–13.
Pannekoek, A.J., 1949. Garis Besar Geomorfologi Pulau Jawa (Out Line of The Geomorphology of Java diterjemahkan oleh Budio Basri).
Risyanto,  2007.  Aplikasi  HEC-HMS  untuk  Perkiraan  Hidrograf  Aliran  di  DAS  Ciliwung  Bagian Hulu. Skripsi S1 Departemen Geofisika dan Meteorologi FMIPA-IPB (tidak dipublikasikan). Bogor.
Schneider, L.C. and R. Gil Pontius Jr., 2001. Modeling land-use change in the Ipswich watershed,
Massachusetts, USA. Agriculture, Ecosystem and Environment 85, p 83-94.
Schulz, E.F.  ,  1976.  Problems  in  Applied  Hydrology.  Water  Resources  Publications,  Fort  Collins Colorado. USA.
Stolle,  F.,  K.M.  Chomitz, E.F.  Lambin, and T.P.  Tomich, 2003.  Land  use  and  vegetation  fires  in Jambi Province, Sumatera, Indonesia. Forest Ecology and Management 179, p 277-292.
US Army Corps of Engineers-Hydrologic Engineering Center. 2005. Hydrologic Modeling System, HEC-HMS (Quick Start Guide).
US Army Corps of Engineers-Hydrologic Engineering Center. 2005. Hydrologic Modeling System, HEC-HMS (User’s Manual).
Viessman, W. Jr., J.W. Knapp, G. L. Lewis, and T. E. Harbaugh, 1972. Introduction to Hydrology ( second edition). Harper & Row, Publisher, Inc. New York.